El mercado de servidores de IA generativa podría alcanzar los 1,88 billones de dólares en 2035: la infraestructura de cómputo entra en una fase de reestructuración estructural

El mercado mundial de servidores de IA generativa está experimentando una expansión que no es cíclica. Según los cálculos de Precedence Research, el tamaño de este mercado en 2025 es de 101.000 millones de dólares, se espera que alcance los 135.340 millones de dólares en 2026 y podría crecer hasta aproximadamente 1,885 billones de dólares en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 34 % entre 2026 y 2035.

El significado de estas cifras no radica en la tasa de crecimiento en sí, sino en el cambio estructural que reflejan en la forma en que las empresas utilizan los recursos de computación: los servidores ya no son solo un vehículo de capacidad de cómputo general, sino que se están convirtiendo en una categoría de infraestructura rediseñada en torno a cargas de trabajo de entrenamiento, inferencia e IA agéntica (Agentic AI).

Contexto de la industria (Industry Context)

La definición de servidor de IA generativa ya se ha diferenciado de los servidores empresariales tradicionales. Es un sistema optimizado específicamente para el entrenamiento e inferencia de modelos grandes de lenguaje, compuesto por clústeres de GPU o aceleradores de alta densidad, memoria de alto ancho de banda e interconexiones dedicadas. Los servidores tradicionales no pueden soportar el despliegue de modelos fundacionales en términos de ancho de banda de memoria y densidad de interconexión, lo que ha redefinido el significado del término "servidor" en la industria.

Los impulsores del lado de la demanda provienen de tres direcciones:

Primero, la expansión de la infraestructura a hiperescala. Los proveedores de nube a hiperescala siguen comprando racks de GPU tanto para entrenamiento como para inferencia, lo que constituye el principal factor impulsor de la demanda mundial de servidores en la actualidad.

Segundo, el tamaño de los modelos sigue expandiéndose. El crecimiento de los parámetros y del tamaño de contexto de los modelos fundacionales obliga a los proveedores de infraestructura a planificar la capacidad con antelación, por lo que se amplifica el desajuste entre el ritmo de la oferta y el de la demanda.

Tercero, la difusión de la adopción empresarial. La adopción en industrias como el diagnóstico médico y el modelado financiero está aumentando, y las empresas comienzan a migrar hacia clústeres de cómputo de mayor escala.

Al mismo tiempo, la propia arquitectura de los servidores se está volviendo más compleja. La refrigeración líquida, las interconexiones de mayor densidad y el silicio personalizado se han convertido en la configuración estándar de la nueva generación de sistemas, lo que eleva directamente los costos de fabricación y el precio de venta promedio. Otra razón del elevado precio promedio son las restricciones de suministro: la capacidad de producción de chips avanzados y sistemas de refrigeración especializados sigue siendo limitada.

Impacto en el mercado (Market Impact)

El lado de la oferta está experimentando un ajuste estructural medible. El informe señala que la cuota de CPU basadas en arquitectura ARM en servidores de centros de datos ha aumentado desde aproximadamente el 5 % en 2020 hasta cerca del 20 %, y la mejora de la eficiencia energética es la principal razón de su rápido aumento de cuota.

El segmento de interconexión se actualiza en paralelo. Los proveedores de interconexión óptica están acelerando la migración hacia módulos ópticos de 1.6T, con un horizonte temporal que apunta a 2026, para hacer frente a la demanda de tráfico de datos en continuo crecimiento. En el ámbito de los componentes también aparecen productos específicos, como el NVLink spine cartridge desarrollado por Amphenol, diseñado precisamente para adaptarse a arquitecturas de servidor más compactas.Los cuellos de botella de la cadena de suministro se concentran en el empaquetado avanzado y el almacenamiento. El informe menciona que la escasez en la industria del empaquetado avanzado y en la cadena de suministro de almacenamiento está ejerciendo presión sobre los precios, pero la tendencia general de precios se mantiene relativamente estable. Esto implica que, a corto plazo, la presión al alza sobre los precios proviene más de la capacidad aguas arriba que de un sobrecalentamiento de la demanda.

En cuanto a los modelos de despliegue, la nube sigue dominando. El despliegue en la nube de cargas de trabajo de IA generativa supera claramente al despliegue local; las formas local y de nube híbrida coexisten, pero con una cuota menor. El impacto directo de este panorama para las empresas es que la forma de obtener capacidad de cómputo sigue basándose principalmente en el alquiler de capacidad elástica, y los clústeres propios aparecen sobre todo en escenarios con claras exigencias de soberanía o cumplimiento normativo.

El motor de compras está pasando del entrenamiento a la inferencia. El informe señala explícitamente que las cargas de trabajo de IA agéntica ya se han convertido en una fuerza motriz para las compras de aplicaciones, y que la escala de las cargas de inferencia ya supera a la de la era centrada en el entrenamiento. Este cambio plantea requisitos de configuración de hardware, ancho de banda de memoria y topología de red distintos de los de los clústeres de entrenamiento.

Panorama competitivo (Competitive Landscape)

Las GPU siguen dominando, pero el desafío del silicio personalizado se está materializando. El informe considera la apertura de disponibilidad general de Google Ironwood TPU en 2026 como un hito clave, y sostiene que ofrece a los hiperescaladores opciones más atractivas más allá de la compra tradicional de GPU. Google Cloud también lanzó instancias Axion basadas en ARM, lo que el informe interpreta como una señal de que los hiperescaladores intentan establecer una ruta alternativa fuera de NVIDIA.

AMD está entrando mediante la segmentación de productos. La serie Instinct MI400 es descrita por el informe como representante de la evolución de la próxima generación de arquitecturas: MI430X está orientada a IA soberana y computación de alto rendimiento, mientras que MI440X y MI455X están orientadas a cargas de trabajo de precisión específicas para IA. Se señala que esta serie incluye los primeros procesadores gráficos compatibles con el nuevo estándar de interconexión scale-up UALink. La importancia de UALink radica en que intenta establecer un estándar abierto más allá de las interconexiones propietarias, reduciendo así el riesgo de dependencia en la escalabilidad de los clústeres.

La arquitectura de red se convierte en una nueva dimensión competitiva. El informe menciona que Virgo Network de Google puede conectar 134.000 TPU en un único centro de datos como un solo tejido de red, y admite la conexión de más de 1 millón de TPU a través de múltiples centros de datos; es notable que la misma arquitectura de tejido de red también se utilice para hardware de NVIDIA. Este diseño de interoperabilidad hace que la capa de red ya no esté vinculada únicamente a un proveedor de aceleradores.

El desarrollo propio de chips se profundiza verticalmente. El informe menciona que el chip de octava generación de Google incluye el chip de entrenamiento TPU 8t diseñado por Broadcom, lo que indica que el silicio personalizado ya ha entrado en el entrenamiento, el ámbito de carga de trabajo más central, y no se limita a la inferencia.

• En conjunto:- Beneficiarios: proveedores de GPU, socios de diseño de ASIC personalizados, proveedores de interconexión de alta densidad y módulos ópticos, proveedores de soluciones de refrigeración líquida y propietarios de capacidad de empaquetado avanzado.
• Partes bajo presión: compradores que dependen de un único proveedor de aceleradores y fabricantes tradicionales de servidores de propósito general que carecen de capacidades diferenciadoras en cargas de IA generativa.
• Posibles seguidores: el resto de los hiperescaladores de nube y los proyectos de IA soberana, cuya acción común es ampliar la estructura de compras con silicio personalizado y múltiples proveedores en paralelo.

Implicaciones empresariales (Enterprise Implications)

Primero, la adquisición a múltiples proveedores debe elevarse de un tema de costos a una estrategia de infraestructura. La conclusión central del informe es que dividir los pedidos de compra entre GPU y ASIC personalizados puede aislar eficazmente el riesgo derivado de los cuellos de botella de asignación y mejorar la resiliencia de la cadena de suministro. Al mismo tiempo, mantener cooperación y coordinación con varias empresas de diseño de silicio se considera una acción necesaria en el entorno de suministro posterior a 2026.

Segundo, la disponibilidad de electricidad se ha convertido en la principal restricción estratégica. El informe señala que casi todos los proyectos de hiperescala anunciados para 2026 incluyen la disponibilidad de energía como principal condición limitante estratégica. Esto significa que la ubicación, los acuerdos de suministro eléctrico y la estructura de tarifas eléctricas a largo plazo están adquiriendo una importancia equivalente a la selección de chips.

Tercero, las compras, la estrategia eléctrica y la diversificación de proveedores deben avanzar de forma sincronizada. El informe observa que las empresas que ya han coordinado y promovido estas tres áreas están mejor preparadas para responder a las fluctuaciones de la curva de demanda. Para las empresas que aún dispersan la planificación de infraestructura entre tres procesos independientes —compras, TI y finanzas—, esto representa una clara brecha de capacidad organizativa.

Cuarto, la escala de las cargas de inferencia redefinirá la estructura de costos. Cuando la inferencia supere al entrenamiento como carga principal, la importancia del costo unitario de inferencia, la relación de eficiencia energética y la latencia de red superará a la del cómputo pico, por lo que las métricas de evaluación de las empresas deberán ajustarse en consecuencia.

Quinto, el riesgo se concentra aguas arriba. El empaquetado avanzado y el almacenamiento seguirán siendo eslabones cuello de botella en el período previsible, por lo que las empresas deberían incorporarlos en sus supuestos de plazos de entrega, en lugar de considerarlos una perturbación de corto plazo.

Perspectivas futuras (Outlook)

12 meses (2026). Se prevé que el mercado alcance 135.340 millones de dólares. Entre los acontecimientos clave del sector se incluyen el despliegue de Ironwood TPU y de las instancias Google Cloud Axion, el avance de la producción en serie de la serie AMD Instinct MI400, la entrega a escala de módulos ópticos de 1.6T y la formación inicial del ecosistema del estándar UALink. Las restricciones eléctricas se manifestarán con mayor claridad en la etapa de aprobación de proyectos.

24 meses. Las cargas de inferencia y de agentes dominarán las decisiones de compra, los sistemas a escala de rack (rack-scale) se convertirán en el principal campo de batalla competitivo y la refrigeración líquida pasará de ser una opción de gama alta a una configuración predeterminada. La diferenciación entre hiperescaladores se reflejará más en el tejido de red y la interoperabilidad que en un modelo de chip concreto.3 años o más. Una trayectoria de crecimiento compuesto del 34 % entre 2026 y 2035 implica que las arquitecturas de cómputo heterogéneo —combinación de GPU, ASIC personalizados y CPU ARM— se convertirán en la configuración estándar de los centros de datos, y no en una solución transitoria. Los despliegues de IA soberana persistirán como una categoría de demanda independiente e impulsarán inversiones regionales en autosuficiencia de cómputo. En cuanto a los precios, hasta que se alivien las restricciones de capacidad en empaquetado avanzado y memoria, el precio promedio de venta de los servidores difícilmente experimentará una rápida caída.

Conclusión

El mercado de servidores de IA generativa presenta actualmente un estado de triple superposición: certeza de demanda extremadamente alta, restricciones de oferta claras y una rápida multiplicación de las dimensiones de competencia. Para las empresas e instituciones de inversión, lo que realmente hay que seguir no son las cifras anuales de tamaño del mercado, sino tres señales estructurales: si la estructura de compras sigue diversificándose, si la electricidad se ha convertido en una variable decisiva para la implementación de proyectos, y si las cargas de inferencia ya han superado al entrenamiento en las decisiones de compra.